ÜNİVERSİTE ÖĞRENCİLERİNDE GÖÇMENLERE YÖNELİK OLUMSUZ TUTUMUN, EMPATİ VE GELECEK KAYGISI AÇISINDAN DEĞERLENDİRİLMESİ
Notice bibliographique
Résumé
Bu araştırmada, üniversite öğrencilerinde göçmenlere yönelik olumsuz tutum yan etkilerinin incelenmeye çalışılmıştır. Bu bağlamda, gelecek kaygısı ve empatinin göçmenlere yönelik olumsuz tutumu nasıl etkilediği araştırılmıştır. Araştırma nicel yöntemler kullanılarak yapılmıştır. Kartopu örnekleme yöntemi kullanılarak, 656 üniversite öğrencisine ulaşılmıştır. Araştırmada, Üniversite Öğrencileri İçin Gelecek Kaygısı Ölçeği, Göçmenlere Yönelik Olumsuz Tutum Ölçeği ve Toronto Empati Ölçeği kullanılmıştır. Ölçeklerden elde edilen veriler, çok boyutlu regresyon analizi ile analiz edilmiştir. Elde edilen veriler doğrultusunda, Toronto Empati Ölçeği’nden alınan puanlar ile Göçmenlere Yönelik Olumsuz Tutum Ölçeği’nden alınan puanlar arasında negatif yönde anlamlı bir ilişki bulunmaktadır. Göçmenlere Yönelik Olumsuz Tutum Ölçeği’nden alınan puanlar ile Gelecek Kaygısı Ölçeği’nden alınan puanlar arasında ise pozitif yönde anlamlı bir ilişki bulunmaktadır. Regresyon analizi için empati, gelecek kaygısı, cinsiyet, eğitim durumu ve göçmenlerin ülkemizdeki istihdama negatif yönde katkı yaptığı düşüncesi gibi değişkenlerden oluşan değişkenlerinden oluşan bir model kurulmuştur. Yapılan analiz sonucunda, modelin anlamlı sonuçlar verdiği görülmüştür. Bu bağlamda, katılımcıların eğitim düzeyi ve empatik tutumları arttıkça göçmenlere yönelik olumsuz tutumları azalma göstermektedir. Katılımcıların gelecek kaygıları arttıkça ve göçmenlerin ülkemizdeki istihdama negatif katkı sağladığı düşüncesi arttıkça göçmenlere yönelik olumsuz tutum artış göstermektedir. Sonuçlar cinsiyete göre anlamlı şekilde farklılaşmaktadır. Kadınların göçmenlere yönelik daha az olumsuz tutumlar içerisinde olduğu görülmüştür. Bu bağlamda değerlendirildiğinde, göçmenlere yönelik olumsuz tutumun azaltılması için empatik becerilere ve göç konusunda daha fazla yer veren müfredat programlarına ihtiyaç duyulduğu düşünülmektedir. Katılımcıların gelecek kaygıları, yalnızca içsel bir süreçten değil, sosyal ve politik etkenlerden de etkilendiği ve makro değişkenlere müdahale edilebilmesinin zorluğu değerlendirildiğinde, katılımcıların kaygı, korku gibi içsel uyaranlarla birlikte yaşamlarına devam edebilmelerini sağlayacak beceriler edinmeleri, göçmenlere yönelik olumsuz tutumu azaltıcı bir etki doğurabilir.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,010 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».